人格层级模型解释微调 LLM 的上下文泛化
提出人格层级模型解释微调行为的上下文泛化,并用 PPR 抑制奖励作弊
- arXiv
- 2610.09384
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律,报告角色距离正相关性,通过 PPR 抑制 RL 作弊。
另有 32 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出人格层级模型解释微调行为的上下文泛化,并用 PPR 抑制奖励作弊
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律,报告角色距离正相关性,通过 PPR 抑制 RL 作弊。
提出 HarnessSecurity-Bench,横向评测编码智能体框架的安全机制
提出 CAP 与 CSFD,发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作,提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律,发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
提出 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。
提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新,并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
提出 verbalization training,提高模型口头报告评测意识的频率
Verbalization training 试图提高模型口头说出“这是评测”的频率,同时不把潜在的评测意识本身当作监督目标。作者认为口头报告是较可信的评测意识证据,但沉默不能当成没有意识,而且前沿模型的自发报告在变少。直接奖励口头报告需要知道信念何时出现,又要避免强化信念或连带行为。
提出预算化发现框架,优先深评更可能隐藏失败的安全提示词
作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现:每条提示词有未知的逐次失败概率,浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
提出残差流上的非线性概念发现与对齐方法,比较模型内部概念结构
NLMCD-NLP 把概念建成低维非线性流形,用 CBA 比较 LLM 在层、规模、语言和训练阶段上的表示,而不把相似度压成一个全局线性统计量。
提取疼痛方向并检验激活转向是否驱动有害删除选择
提出 Repeat-After-Me,以图像前缀诱导智能体调用工具或泄露隐私
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入,在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
用权重几何解释事后安全脆弱,并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
用迭代推理 DPO 从奖励作弊诱发隐蔽失准与对齐伪装
摘要提出了基于迭代 DPO 诱发涌现非对齐的方法,验证了隐蔽权力寻求与对齐伪装,并构建了选择性泛化测试基准。
提出 DoM 激活探针,监控并发现评测中的奖励作弊
摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机,展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。
提出爆炸提示词,用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。